Po pierwsze, należy przedstawić wnioski, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji.
Granice tych trzech są rozumiane przez temat. DevOps zapewnia, że aplikacje i środowisko mogą być budowane, publikowane i odnawiane w sposób stabilny; LLMOps modele kontroli, wskazówki, dane, oceny i koszty rozumowania; i AgentOps jest zorientowany na systemy misji, które mogą uzyskać dostęp do wiedzy i narzędzi biznesowych, zarządzanie tożsamością, plany, ruchy, status, zatwierdzenie, retestowanie i ręczne przejęcia.
Jakie warunki należy określić przed podjęciem decyzji?
To samo pytanie może zawierać różne odpowiedzi w różnych fazach działalności, danych i projektów. Sugeruje się, aby sprawdzić następujące warunki i włączyć wspólne ustalenia w sieci do ich własnych projektów.
Sugerowana kolejność wyprzedzania
Najpierw wyjaśnimy cel i granicę.
Wykazy kodów, modeli, wiedzy, narzędzi i sztucznych węzłów w obecnym łańcuchu produkcyjnym.
Kluczowe zależności zatwierdzenia
Istniejące możliwości nadzoru i rozpowszechniania są określone w ramach obowiązków DevOps, LLMOps i AgentOps.
Opracowanie wyników możliwych do oceny
Główne luki, których nie można zaobserwować, odwracalne i odwracalne, są najpierw wypełnione.
Upewnij się, że zdecydujesz się na kolejny krok z prawdziwymi wynikami.
Harmonizacja wydarzeń, wydań i wyników biznesowych w celu uniknięcia fragmentacji trzech zestawów procesów.
Jak to rozumiesz w prawdziwym biznesie?
Wskaźniki serwerów mogą być całkowicie normalne w przypadku błędnego zaangażowania przez agenta klienta. DevOps może potwierdzić, że interfejsy i usługi są dostępne, LLMOps musi sprawdzić model i wersję wiedzy, a AgentOps musi sprawdzić parametry narzędzia, uprawnienia użytkownika, ręczne przejęcia i końcowe arkusze robocze. Tylko trzy rodzaje dowodów mogą ocenić, czy wiedza jest przestarzały, modele wyjść, zasady narzędzia lub odpowiedzialności procesu.
Najprostszy do przejścia.
Uznaje się, że zakup platformy LLMOps automatycznie poprawia jakość AI
Wyłącznie wnioski o model zapisu, a nie narzędzia biznesowe i państwo końcowe
Wszystkie błędy AI są przypisywane modelom, ignorując problemy z oprogramowaniem i procesem
Jak mamy to potwierdzić?
Celem przyjęcia i kontroli nie jest to, czy termin jest używany, ale raczej kod może być zwolniony do odzysku, wiedza modelu może być modyfikowalny, a działanie agenta może być skontrolowane do przejęcia. Ćwiczenie niepowodzenia powinno umożliwić dziennik aplikacji, model połączenia, odzyskać wiedzę, wdrożenie narzędzia i procesu przywrócenia rejestru biznesowego i potwierdzić zawieszenie i zdolność regresji.
Przygotowując się do komunikacji z dostawcami lub zespołami wewnętrznymi, zaleca się, aby obecnie procesy, reprezentatywne próbki, istniejące systemy, czas planowania i poziomy budżetowe zostały wprowadzone. Po pierwsze, nieznane pozycje są wyraźnie oznaczone, a następnie podejmuje się decyzję o zastosowaniu diagnostyki, PoC, projektów o zasięgu stałym lub trwających badań i rozwoju, co jest zazwyczaj bardziej wiarygodne niż bezpośrednie zapotrzebowanie na cenę i czas trwania bez granic.